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    机器学习算法的能力来源于算法的质量,这正是过去这些年科学家着力更新、改进的内容。这些算法根据使用的输入数据、训练方式以及学习到的模型的输出结果,可分为如下3类。

    (1)监督学习:这类算法根据一系列样本(每个样本的输入有对应的输出)的观测结果建立从输入到输出的映射关系,最终构建一个预测模型。

    (2)非监督学习:这类算法只需一系列样本点的输入,不需要样本事先标注出对应的输出。算法学习的信息能够构建一个描述性模型 ,一个经典的例子是搜索引擎。

    (3)强化学习:这种算法能够通过多次迭代并观察每次迭代后环境产生的反馈进行学习。事实上,每次迭代后的输出结果和模型采取的行动都会对环境产生影响,而环境也会针对这些影响进行反馈。这类算法多用于语音识别和文本识别。

    图1.5描述了不同机器学习算法间的关系。

    57ac5e8d45f45b064b8b11ade353afb9.png

    图1.5 机器学习算法分类

    1.1监督学习

    监督学习同时用样本的输入集合和每个样本对应的标签集合0作为输入数据,能够建立从输入倒标签0的映射关系,即模型与参数间的关系。用于求解模型、参数的数据集称为训练集(training set)。监督学习的训练流程如图1.6所示。

    b6e5d315c2ac595fef154aa86a4d3638.png

    图1.6监督学习训练流程

    所有监督学习算法的训练都基于以下这个论断:如果一个算法拥有足够大的训练集,那么经过训练后它能够建立一个映射关系B-这个映射关系能够无限逼近于潜在的真实映射关系A。

    在用于预测问题时,监督学习假设相似的输入有相似的输出。也就是说,当B足够接近A时,在新数据上应用时,给B和A同一输入,应该产生相似的输出结果。

    总体来说,在实际应用中这两个假设并不总是成立的。显然,这种算法的最终表现在很大程度上取决于输入数据集的质星。如果输入数据集只包含少量样本,那么训练得到的模型就没有学习到足够经验以进行正确预测。相反,过多的冗余样本将导致优化的模型过于复杂,会降低模型的执行速度。

    此外,在实际开发中我们发现,监督学习算法对数据集中的噪声、奇异值非常敏感。即使很小比例的奇异值,也将导致整个系统产生极大偏误,并给出错误预测。

    在监督学习中,我们可以根据输入数据的特点、学习任务的不同,将其分成两类。当需要输出离散类型的数据和对数据集中的样本进行归类时,此类问题称为分类问题;当需要输出连续的结果时,这类问题称为回归问题。

    1.2非监督学习

    非监督学习的目标是自动从数据集中提取信息,整个过程中没有事先对数据集给出任何先验假设。与监督学习不同,训练数据集只包含样本的输入,不包含对应的输出。非监督学习的目标是能够自动在数据集中发现有用的信息,例如聚类(根据样本间的相似特点将样本组合在一起) ,典型的应用是搜索引擎。

    非监督学习算法的有效性在很大程度上取决于从数据集中抽取到的信息质量。这些算法通过比较数据集中样本间的相似和不同之处来进行学习。图1.7展示了监督学习和非监督学习的例子。

    7edeff5724b5be92faaccb98db021014.png

    图1.7 监督学习vs.非监督学习

    非监督学习在处理教值型数据集时具有很好的表现,但当处理非数值型数据集时,精确度会下降一些。总体来说,非监督学习适合处理含有顺序的,或者能够被明显划分成组并被明确辨识的数据集。

    1.3强化学习

    强化学习的目标是构建一种算法,这类算法通过多次迭代和观察每次迭代后环境产生的反馈进行学习这类算法借助模型输出决策所引起的外部环境反馈进行交互式学习。当模型给出正确决策时,外部环境会给予正向奖励;当出错时,外部环境会给予负向惩罚。算法的学习目标是最大化奖励。

    监督学习好比一位"老师” ,通过标注数据来教学生(算法)学习。然而,不是对于所有问题都可以有这种"老师"”。很多情况下,即使人类也只能给出定性的信息(好/坏、成功/失败等)。

    这类定性信息称为"增强信号" ( reinforcement signal )。在这种情况下,模型只能得到每次学习结果的增强信号,无法获取任何关于如何优化智能体( agent )表现(模型参数)的信息。因为我们无法针对结果定义损失函数( cost function ) ,所以也就无法计算出梯度( gradient )以供模型优化参数。强化学习的解决办法是创建聪明的智能体并在外部环境中不断试错,来从经验中学习。

    图1.8展示了强化学习的流程。

    00d51c31ebf6e4c6c36acf5968590f2f.png

    图1.8 强化学习与环境间的交互

    本文节选自《MATLAB机器学习》

    6f59535a44a4286f35631f6d09417b4a.png

    MATLAB为机器学习领域提供了必要的工具。用户可以借助MATLAB环境提供的强大交互式图形界面,非常轻松地解决机器学习问题。 本书在介绍每个主题前,会简要概述其理论基础,然后辅以实际案例进行阐释。通过阅读本书,读者能够应用机器学习方法,并能充分利用MATLAB的功能解决实际问题。 《MATLAB机器学习》前3章主要介绍MATLAB机器学习的基础知识、使用MATLAB导入数据和组织数据的方法以及从数据到知识发掘的方法,中间3章主要介绍回归分析、分类分析以及无监督学习,最后3章介绍人工神经网络、降维变换的方法以及机器学习实战的相关知识。 本书可供数据分析员、数据科学家以及任何希望学习机器学习算法以及构建数据处理、预测应用的读者阅读。

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  • % 导入数据 load sampleletters.mat plot(b1.Time,b1.X) hold on plot(b2.Time,b2.X) hold off plot(b1.Time,b1.Y) hold on plot(b2.Time,b2.Y) hold off % 计算字母b的比例 aratiob = range(b1.Y)/range(b1.X) % ...

    Engineering Features

    计算统计特性(量化字母的形状)

    有什么统计数据可以提供关于字母形状的信息呢?不同的字母会有不同的点分布。

    % 导入数据
    load sampleletters.mat
    plot(b1.Time,b1.X)
    hold on
    plot(b2.Time,b2.X)
    hold off
    plot(b1.Time,b1.Y)
    hold on
    plot(b2.Time,b2.Y)
    hold off
    
    % 计算字母b的比例
    aratiob = range(b1.Y)/range(b1.X)
    % 计算中值,使用omitnan参数消除NaN值的影响
    medxb = median(b1.X,"omitnan")
    medyb = median(b1.Y,"omitnan")
    

    字母经过预处理,其均值为0(在X和Y中)。中值对异常值的敏感性低于均值。比较平均值和中位数可以让我们了解一个分布有多不对称。

    % 平均绝对偏差(mean absolute deviation, MAD)
    devxb = mad(b1.X)	% mad函数自动忽略NaNs
    devyb = mad(b1.Y)
    

    值的扩散程度可以用平均绝对值偏差、标准差和方差来测量,每一项都是计算偏离均值的平均值。

    然后对其它的字母样本做了重复的统计特性的计算。下图中绘制了8个字母样本的长宽比(aspect ratio)和字母横向的平均绝对值偏差(mean absolute deviation)在这里插入图片描述
    对比字母b和d,确实这些统计特性能够反映出字母形状上的不同。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    寻找峰值

    局部极小值和极大值通常是一个信号的重要特征。islocalminislocalmax函数能够实现寻找峰值的功能。

    load sampleletters.mat
    % islocalmin和islocalmax会返回一个与输入数据等长的向量,峰值处置1。
    idxmin = islocalmin(m1.X)
    idxmax = islocalmax(m1.X)
    
    plot(m1.Time,m1.X)
    hold on
    plot(m1.Time(idxmin),m1.X(idxmin),"o")
    plot(m1.Time(idxmax),m1.X(idxmax),"s")
    hold off
    

    在这里插入图片描述
    局部极小值和极大值通过计算信号中每个值的突出度来定义。突出值是衡量一个值与周围其他值之间的比较。您可以通过从islocalmin或islocalmax获得第二个输出来获得信号中每个点的突出值。

    [idx,prom] = islocalmin(m1.X);
    plot(m1.Time,prom)
    

    在这里插入图片描述

    % 通过参数指定大于多少才是峰值
    idxmin = islocalmin(m1.X,"MinProminence",0.1)
    idxmax = islocalmax(m1.X,"MinProminence",0.1)
    

    计算导数

    检测书写在平板上的字母的一个重要方面是在字母书写过程中有用的信息。即横纵位置随时间变换的斜率。
    对于离散的数据点,估计速度通过使用有限差分近似v =Δx /Δt。

    load sampleletters.mat
    plot(m2.Time,m2.X)
    grid
    dX = diff(m2.X);
    dT = diff(m2.Time);
    dXdT = dX./dT;
    

    diff函数计算相邻两个元素之间的差值。所以输出会比输入少一个元素。在绘图时需要注意。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    % 观察dXdT和dYdT的最大值
    maxdx = max(dXdT)
    dYdT = diff(m2.Y)./dT;
    maxdy = max(dYdT)
    % 结果maxdx=4.2971; maxdy=Inf
    

    由于数据收集过程的分辨率的限制,数据包含一些重复的值。如果位置和时间都是重复的,那么差值都为0,则0/0=NaN。但是,如果位置值有非常轻微的不同,那么导数将是Inf(非零除以0)。

    注意,max忽略NaN,但不忽略Inf,因为Inf大于任何有限值。但是,对于这个应用程序,NaN和Inf都可以忽略,因为它们表示重复的数据。可以使用standardizeMissing函数将一系列的值转化为NaN

    dYdT = standardizeMissing(dYdT,Inf);
    maxdy = max(dYdT)
    

    计算相关(Correlations)

    在这里插入图片描述
    左边的一对信号与右边的一对信号具有明显不同的形状。但是两组信号之间的关系是相似的,在蓝色区域,上信号是增加的,下信号是减少的,在黄色区域是相反的。Correlation试图衡量这种相似性,而不管信号的形状如何。

    字母V的前半部分,水平位置与垂直位置呈较强的线性负相关,水平位置增大,垂直位置成比例减小。同样的,在后半段,位置也有很强的正相关,当水平位置增加时,垂直位置也成比例增加。

    % corr函数计算变量之间的线性相关。
    load sampleletters.mat
    plot(v2.X,v2.Y,"o-")
    C = corr(v2.X,v2.Y)	% corr函数计算变量之间的线性相关。
    

    因为这两个变量都包含缺失的数据,所以C是NaN。您可以使用“Rows”选项来指定如何避免丢失值。

    C = corr(v2.X,v2.Y,"Rows","complete")
    

    相关系数总是在-1和+1之间。系数-1表示完全负线性相关,系数+1表示完全正线性相关,系数为0表示不存在线性相关。在这种情况下,只有一个适度的相关性,因为计算已经在整个信号上执行。分开考虑信号的两半可能更有用。

    % 要计算每一对变量之间的相关性,可以向corr函数传递一个矩阵,其中每个变量是矩阵的一列。
    M = [v2.X(1:11) v2.Y(1:11) v2.X(12:22) v2.Y(12:22)]
    Cmat = corr(M,"Rows","complete")
    

    自动化特征提取

    一旦你决定你想要的特征提取,需要应用适当的计算每个样本的数据集。自动化这个过程的第一步是让一个自定义函数功能的数据作为输入,并返回一个数组作为输出。

    目前,该脚本为给定的字母(存储在变量letter中)计算6个特性。这六个特性存储在六个单独的变量中。
    可以使用table函数将单独的变量组合到一个表中。

    load sampleletters.mat
    letter = b1;
    
    aratio = range(letter.Y)/range(letter.X)
    idxmin = islocalmin(letter.X,"MinProminence",0.1);
    numXmin = nnz(idxmin)
    idxmax = islocalmax(letter.Y,"MinProminence",0.1);
    numYmax = nnz(idxmax)
    dT = diff(letter.Time);
    dXdT = diff(letter.X)./dT;
    dYdT = diff(letter.Y)./dT;
    avgdX = mean(dXdT,"omitnan")
    avgdY = mean(dYdT,"omitnan")
    corrXY = corr(letter.X,letter.Y,"rows","complete")
    
    featurenames = ["AspectRatio","NumMinX","NumMinY","AvgU","AvgV","CorrXY"];
    

    默认情况下,用table函数构造的表有默认的变量名。要使表具有更有用的名称,请使用“VariableNames”选项。

    T = table(x,y,z,‘VariableNames’,[“X”,“Y”,“Z”]);

    通常可以使用单引号或双引号来指定选项名。但是,因为字符串可以表示表中的数据,所以在指定’VariableNames’选项时需要使用单引号。

    feat = table(aratio,numXmin,numYmax,avgdX,avgdY,corrXY,'VariableNames',featurenames)
    

    要自动化特征提取,需要数据存储在每次读取数据时应用提取功能。与预处理一样,您可以使用转换后的数据存储来完成此操作。
    在这里插入图片描述
    对于原始数据,通常需要同时应用预处理和特征提取功能。您可以重复应用transform()函数来向原始数据存储添加任意数量的转换。

    %.txt的文件存一个datastore
    letterds = datastore("*.txt");
    % 通过函数scale(),把datastore1预处理成另一个datastore2
    preprocds = transform(letterds,@scale);
    % 通过函数extract(),把datastore2中的特征值提取成另一个datastore3
    featds = transform(preprocds,@extract);
    
    data1 = readall(letterds)
    data2 = readall(preprocds)
    data3 = readall(featds)
    scatter(data3.AspectRatio,data3.CorrXY)
    

    可以使用extractBetween()函数来提取给定字符串之间的文本。

    % 提取原始datastore中的.Files字段数据。
    knownchar = extractBetween(letterds.Files,"_","_")
    

    在这里插入图片描述
    对于分类问题,通常希望将已知标签表示为分类变量。可以使用categorical()函数将数组转换为分类类型。

    knownchar = categorical(knownchar)
    

    在这里插入图片描述
    将已知的类与训练数据关联起来是很方便的。
    使用gscatter()函数制作x轴上的AspectRatio和y轴上的CorrXY的分组散点图,按字符分组。

    data.Character = knownchar
    gscatter(data.AspectRatio,data.CorrXY,data.Character)
    

    在这里插入图片描述

    分类模型

    训练和使用机器学习模型进行预测。

    训练模型

    letterdata.mat包含了了2906个字母样本的特征数据。有25个特征,包括统计测量,相关,和最大值/最小值的位置,速度,和压力的笔。

    load letterdata.mat
    traindata
    
    histogram(traindata.Character) % 画一下26个字母的直方图
    

    在这里插入图片描述
    线箱图是可视化多个分布的一种简单方法。
    boxplot(x, c)
    这创建了一个图,图中的方框表示c中每个类的x值的分布。如果一个类的x值与另一个类的x值显著不同,那么x就是一个可以区分这些类的特性。您拥有的能够区分不同类的特性越多,您就越有可能从完整的数据集构建准确的分类模型。

    boxplot(traindata.MADX,traindata.Character)
    

    在这里插入图片描述

    用分类模型进行预测

    load letterdata.mat
    traindata
    knnmodel = fitcknn(traindata,"Character","NumNeighbors",5,"Standardize",true,"DistanceWeight","squaredinverse");
    testdata
    
    predLetter = predict(knnmodel,testdata)
    misclassrate = sum(predLetter ~= testdata.Character)/numel(predLetter)
    

    响应类在训练或测试数据中并不总是平均分布的。损失是对错误分类的更公平的衡量,它包含了每一类的概率(基于数据的分布)。

    testloss = loss(knnmodel,testdata)
    

    您可以计算已知正确类的任何数据集的损失。尝试确定原始训练数据(traindata)的丢失情况。这就是所谓的重新替换损失(训练数据被“重新替换”到模型中的损失)。您可以使用再减损失(knnmodel)直接计算再替换损失。

    Investigating Misclassifications(Identifying Common Misclassifications)

    根据预测结果和真实结果的关系,可以将机器学习模型的预测分为4类在这里插入图片描述
    称这个东西为Confusion矩阵。

    investigating Misclassifications(Investigating Features)

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    Matlab机器学习App之Regression Learner回归分析与模型导出应用


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    目录

    软件与数据准备

    1. 我之前用的是matlabR2016b,里面没有regression learner这个App,现在使用的是Matlab R2019b,如果你的matlab没有的话可以看看是不是版本问题
    2. 准备需要进行回归分析的数据,我这里是采用的工作空间中的数据
      在这里插入图片描述
      这是我的训练数据,放在工作空间名为gauss_pitch的矩阵中,第一列是变量X1,第二列为变量X2,第三列为因变量Y,一共81行,即81个样本

    Regression Learner具体使用

    1. 打开App新建会话
      在这里插入图片描述
      在这里我们可以选择自己的样本数据,即gauss_pitch这个矩阵,并使用列作为变量,第三列因变量作为我们的响应,前两列作为预测变量,右侧的验证可以根据需求选择交叉验证折数,或者选择留出法验证(一部分作为训练,另一部分用作验证)
      我这里全部采用的如图所示的默认
      在这里插入图片描述
      然后就可以开始我们的会话啦!
    2. 选择自己合适的模型,开始训练!
      在这里插入图片描述
      这里我们可以选择不同的模型对我们的数据进行训练
      我这里选择了高斯过程回归的平方指数模型进行训练!
      在这里插入图片描述
      这里可以非常直观的看到我们训练的记录以及训练的误差,时间等信息
    3. 训练结果分析
      我们可以选择响应图,预测实际图等看模型训练的效果并分析
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述
      比如这里的响应图,可以根据需要勾选是否显示误差等,X轴的坐标信息也可以更改
    4. 导出训练模型并进一步处理
      这里我遇到一个小问题,因为我的训练数据是三维的,有两个自变量和一个响应,所以我想要画出样本数据的散点图的同时,利用高斯回归模型画出拟合的三维曲面,这就利用到app导出模型的功能。
      在这里插入图片描述
      可以选择是否导出训练数据,这里我选择第一项直接导出模型。
      导出的模型在工作空间被命名为trainedModel,我们可以直接利用该模型,也可以另存为.mat文件方便下次使用该模型(load导入工作空间)
      我这里只用到了trainedModel的predictFcn函数,这里附上写的一段代码
    X1 = -100:0.1:100;
    X2 = 0:0.001:1.5;
    [X1FIT,X2FIT] = meshgrid(X1,X2);
    [m, n] = size(X1FIT);
    
    figure(3);
    scatter3(gauss_pitch(:,1),gauss_pitch(:,2),gauss_pitch(:,3),15,'b','filled');
    hold on;
    Y = zeros(m,n);
    for num = 1:n
        X = [X1FIT(:,num), X2FIT(:,num)];
        Y(:,num) = trainedModel.predictFcn(X);
    end
    mesh(X1FIT, X2FIT, Y);
    

    X1和X2是划分的我感兴趣的范围,希望通过高斯模型绘制曲面的范围,meshgrid的作用就是把X1和X2转变为一个m*n维的矩阵,因此通过for循环,利用模型给预测响应值Y赋值,scatter3绘制出样本数据的散点图;
    predictFcn可以根据待预测数据的输入,预测响应,这里我们的输入是X1和X2的范围;
    最后,mesh,模型预测的曲面就绘制出来了!
    在这里插入图片描述

    最后

    文章中存在的问题欢迎交流指正,如果有更好的使用方法或者使用心得也希望大佬们提出,希望这个笔记也能对大家有所帮助,peace & love~

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  • Excel数据导入matlab

    万次阅读 2019-01-02 17:59:48
    如果想要从Excel导入数据,那么就要用到xlsread函数。 具体如下: filename=‘E:\数据\test.xlsx’; sheet=3; xlRange=‘C:E’; subsetA=xlsread(filename,sheet,xlRange);%这样导入没有标题名字 其中sheet=3;这里的...

    如果想要从Excel导入数据,那么就要用到xlsread函数。

    具体如下:

    filename=‘E:\数据\test.xlsx’;
    sheet=3;
    xlRange=‘C:E’;
    subsetA=xlsread(filename,sheet,xlRange);%这样导入没有标题名字
    其中sheet=3;这里的3代表的是sheet从左到由的顺序,并不一定是sheet的名字。如果excel中的sheet被重命名过或者移动过,比如sheet3移到了第二个位置,那么要引用它,有两种方式:

    1)设置sheet=2。

    2)用引号进行引用,sheet=‘sheet3’。

    如果还需要导入带标题的,那么语句如下:
    [ndata,test,alldata]=xlsread(filename,sheet,xlRange);
    其中alldata代表导入的原始数据(带标题),test为导入第一行的标题名字,ndata同subsetA,为纯数字。

    作者:WittyLu
    来源:CSDN
    原文:https://blog.csdn.net/baidu_28479651/article/details/60965593
    版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!

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  • matlab导入excel代码学习 拓宽视野和领域知识 了解业务运作方式 能够将问题框为ML问题 能够使用Numpy处理数据 能够使用Pandas处理数据 能够处理电子表格中的数据 能够处理数据库中的数据 能够使用命令行 能够进行...
  • Attribute Information: 1. sepal length in cm 2. sepal width in cm 3. petal length in cm 4. petal width in cm 5. class: -- Iris Setosa -- Iris Versicolour -- Iris Virginica
  • 鸢尾花数据集,用于svm分类的数据集,MATLAB和python都可用。其中包括txt格式和data格式,只需要使用libsvm的包就可以调用。
  • MATLAB平台下实现构造前馈神经网络,实现BP算法,对鸢尾花数据集进行分类。
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空空如也

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